Il semble que Python suffise à tout. Vous pouvez écrire un script pour le serveur, analyser les données et former un réseau de neurones. De plus, il possède de nombreuses bibliothèques pour les statistiques et l'analyse des données - vous pouvez utiliser n'importe laquelle d'entre elles.
cómo borrar mensajes en discordia
Cependant, il existe un autre langage - R - pour l'analyse et le travail avec les statistiques. De nombreux étudiants doivent faire face à ce langage de programmation lorsqu'ils étudient les statistiques. Notre rythme de vie fou nous oblige souvent à nous adapter aux circonstances et à étudier, à faire des tâches ménagères ou même à travailler depuis nos téléphones. Si vous vous êtes déjà demandé comment puis-je faire mes devoirs sur un smartphone continuez à lire.
Table des matièresC'est quoi R ?
Il s'agit d'un langage de programmation utilisé par les statisticiens et les collecteurs de données pour les calculs statistiques et les graphiques. La première version du langage R est apparue en 1993, deux ans après Python. À l'époque, Python n'était pas encore aussi populaire et n'avait pas autant de bibliothèques pour l'analyse de données qu'aujourd'hui. Les scientifiques du Département de statistique de l'Université d'Oakland ont donc créé un langage pour leurs tâches internes. Et parce que leurs noms étaient Ross et Robert, ils ont nommé la langue d'après la première lettre de leur nom, R.
R a été développé à l'origine comme un outil interne à la faculté pour résoudre leurs problèmes statistiques. Mais à l'époque, c'était une bonne chose pour les scientifiques de partager leur travail avec tout le monde, alors ils ont ouvert le code source du langage pour que chacun puisse l'améliorer ou ajouter quelque chose d'utile. Depuis lors, le langage est passé d'un projet de faculté à un outil statistique mondialement populaire.
Caractéristiques de R comme langage de programmation
Comme ce langage a été inventé à des fins scientifiques, les auteurs n'ont pas cherché à le rendre intuitif. Ils ont supposé qu'il serait utilisé par des personnes familiarisées avec l'analyse mathématique, les méthodes statistiques et la variation de probabilité. C'est pourquoi R peut sembler être un langage très compliqué, bien qu'il soit très simple et logique à l'intérieur.
Aussi, lisez Pourquoi les étudiants ont-ils besoin d'aide pour leurs devoirs Java ?
A quoi sert R ?
L'utilisation principale de R est d'analyser des données et d'en tirer des conclusions :
- visualiser les données de quelque manière que ce soit
- collecter et analyser des données provenant de différentes sources
- travailler avec des statistiques, trouver des anomalies dans les données
- rechercher des modèles et des valeurs aberrantes dans les données
- vérification et confirmation des hypothèses.
Une direction distincte dans R est l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones. Étant donné que le langage R a été conçu à l'origine pour traiter d'énormes quantités de données, il est facile d'organiser un modèle d'apprentissage en profondeur ou de créer un nouveau réseau de neurones.
Que pouvez-vous faire avec R
- Traitez, nettoyez et transformez les données pour la recherche. Par exemple, vous voulez voir combien d'étudiants, en moyenne, ont fréquenté la bibliothèque chaque mois d'hiver et d'automne. R vous permet d'exclure le printemps et l'été et de les regrouper par mois pour d'autres calculs.
- Vous pouvez transformer vos résultats en une application Web. Il sera entièrement interactif, offrant des filtres, des graphiques et même un trieur de données. Vous pouvez l'envoyer à votre professeur ou le publier dans le cadre de votre article. C'est ainsi qu'ils suivent l'incidence du coronavirus dans le monde (le code est ouvert et disponible sur GitHub).
- Exécutez des tests statistiques. Supposons que vous vouliez savoir si le niveau de QI de deux sexes diffère. Un test t peut vous y aider. Le test affichera la différence statistique entre les données reçues, le cas échéant.
- Vous pouvez effectuer une analyse exploratoire. Comme de nombreuses méthodes statistiques nécessitent une distribution dans les données brutes, vous devez en vérifier la normalité. Qu'est-ce qu'une distribution normale ? C'est lorsque la majorité des données sont regroupées autour de la valeur moyenne. Les autres valeurs sont nettement inférieures. Vous pouvez voir cette répartition dans la vie : il y a plus de personnes de taille moyenne que de personnes grandes ou petites. R propose des instruments pour vérifier la normalité avec des graphiques et des tests.
- Mélangez différents formats de tableaux. Vous pouvez enfin utiliser différents formats de tableaux et en réunir deux dans un seul document pour analyser les données.
- Vous pouvez présenter vos données dans des graphiques interactifs, en ajustant tous les paramètres (valeurs des axes, etc.).
- Effectuez une analyse de régression et créez des modèles de régression. Cette analyse permet de distinguer la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. Disons que vous voulez comprendre pourquoi certains studios de beauté dans la même rue ont plus de ventes que d'autres. Le nombre de ventes sera la variable dépendante. Les variables indépendantes incluraient le statut social et l'âge des résidents du quartier et la liste de prix de chaque studio pour les mêmes procédures. De cette façon, vous pouvez savoir lequel de ces facteurs affecte plus les ventes en magasin que les autres.
Avantages de R
- Ensemble illimité de fonctions pour l'analyse des données grâce à la connexion de bibliothèques.
- La possibilité de travailler avec d'énormes tables et bases de données que les programmes ne peuvent pas gérer.
- Personnalisation avancée de l'interface : interface utilisateur graphique ou interface de ligne de commande.
- Écosystème entièrement gratuit — les composants sont distribués gratuitement sous la licence GNU.
- Disponible pour la plupart systèmes d'exploitation : Windows, macOS, FreeBSD, Solaris, diverses versions d'Unix et Linux.
- Capacités de visualisation riches : vous pouvez créer des applications, construire des graphiques de différents types, y compris interactifs, ainsi que modifier leurs éléments.
- Beaucoup d'informations et une communauté active : un blog, des discussions sur R et RStudio, des cours et des conférences.
- Documentation complète et claire : il y a des descriptions de toutes les bibliothèques et des exemples d'utilisation.
Inconvénients de R
- Une personne sans expérience en programmation et sans connaissance des bases des statistiques peut trouver cela difficile.
- La portée étroite : elle est idéale pour l'analyse de données, mais elle n'est pas adaptée au développement de logiciels. Mais c'est sa force. Une véritable façon UNIX et une aubaine pour les scientifiques, les journalistes, les spécialistes des données, les analystes - tous ceux qui veulent travailler avec des données.
Comment gérer les devoirs de R sur votre téléphone ?
Nous avons déjà mentionné que les applications avec des bibliothèques que vous pouvez utiliser pour travailler avec R sont disponibles sur tous les systèmes d'exploitation. Mais qu'en est-il des smartphones ? Il existe un moyen d'utiliser RStudion sur votre téléphone, non pas via une application spéciale, mais via son serveur open source. Vous pouvez l'obtenir via n'importe quel navigateur Web. Ainsi, il vous suffit d'exécuter le serveur RStudion sur votre ordinateur ou votre ordinateur portable et d'y accéder sur votre téléphone. Il s'agit d'un moyen simple et efficace de travailler sur vos devoirs à domicile R à n'importe quel endroit et à n'importe quel moment.
